2017小蛮腰科技大会丨医疗圆桌论坛:中国医疗人工智能独角兽花落谁家

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互联网医疗AI+大健康自动化
亿欧
张帆Fred
2017-10-17 17:30
[ 亿欧导读 ] 在IDG小蛮腰科技大会智能医疗圆桌论坛上,IDG资本合伙人张建斌先生、亿欧智库总监张帆先生、伞友咖啡医疗孵化器总经理朱宇伦先生、宜远智能创始人兼CEO吴博四位嘉宾就“谁能成为智能医疗领域的独角兽”进行了深入探讨。
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10月12日下午,在IDG小蛮腰科技大会“互联网+智能医疗产业论坛”最后阶段的圆桌论坛环节,由清华大学X-lab健康创新中心执行主任钟宏主持,IDG资本合伙人张建斌、亿欧智库总监张帆Fred、伞友咖啡医疗孵化器总经理朱宇伦、宜远智能创始人兼CEO吴博四位嘉宾进行了主题为“中国医疗人工智能独角兽,花落谁家”的深入探讨。论坛期间,钟宏向嘉宾提出了三个主要问题:

1、医疗人工智能的领域独角兽应该具备什么样的特点?

2、医疗人工智能有哪些方向可能出现独角兽?到底是AI+医疗还是医疗+AI能够产生独角兽?

3、如果我们要在中国培养出医疗人工智能的独角兽的企业,我们需要一个什么样的生态环境?需要一些什么样的关键性的点?

针对以上问题,四位嘉宾各抒己见,这里列出了四位发言中的一些核心观点。

张建斌:具备以下四点的企业,可能成长出智能医疗领域的独角兽:符合临床要求、有效的商业模式和盈利模式、优质的技术人才、强大的团队执行力。

张帆Fred:从长远来讲,真正能够构筑壁垒的并不是技术革命带来的差异化,而是对数据的积累和把握。在数据保护的前提下建立数据市场化运作机制,是医疗人工智能企业未来发展亟待解决的核心问题。

朱宇伦:我相信AI+医疗更容易出现独角兽。作为投资人,我更愿意相信颠覆性的机会是面向未来的项目。

吴博:作为创业者,我们必须尊重医疗专业知识,并不断学习。要推动医疗人工智能行业的发展,需要我们拥有“人人有责”的开放心态。

亿欧对圆桌论坛的完整对话内容进行以下整理:

主持人钟宏:刚才吴总(吴博)和张帆总都做过主题演讲了,我们给另外两位嘉宾时间让他们做一个简单的自我介绍。

张建斌:大家下午好,我来自IDG,主要是做医疗这一块的投资工作,IDG目前来讲在医疗这一块、人工智能这一块也有一定的布局,除了人工智能这一块我们目前划分了60个细分的领域,准备按照每一个细分领域进行系统地布局。我本人是09年加入IDG的,一直在这个领域里面进行耕耘。具体在一些人工智能技术这一块我应该还要向各位专家学习,所以今天跟大家一块讨论一下人工智能的一些投资,产业的一些布局。谢谢大家!

朱宇伦:我是来自深圳的伞友咖啡精准医疗孵化器的负责人,我们是成立于去年底,时间不长,但是我们在精准医疗的领域前期布局了四五年的时间,今天在场有几位嘉宾是我们之前有过接触的非常好的朋友。在今天这个会场实际上我们这个主题非常有意义,因为我们觉得在过去的这么多年以来,我们关注的创新这个领域里面,实际上我们现在面临一个最大的机遇,就是在计算机科学、人工智能这个方向与最传统的医疗的领域交叉的创新机会。

今天主题非常好“独角兽”,也是IDG张总和我们早期做医疗投资的这些人非常关注的,我们能不能投出一个独角兽出来,这是所有人关注的话题。这个领域其实还有很多的难题,包括技术、管理、监管上的难题需要去解决,稍候我们也会做相应的分享。谢谢!

主持人钟宏:再次把掌声给我们台上的四位嘉宾!(掌声)

我以前听过一个笑话,说投资人是世界上最悲催的一个职业,因为他一直都会很痛苦。如果投资项目失败了当然很痛苦,如果投资项目很好成长为独角兽也很痛苦,刚开始投的时候怎么没多投点?所以我们说投资界需要ROI(投资回报率)的,ROI是投资成功的代表。我觉得作为一个理想的投资人,我一辈子就投一个项目就OK了。

在你们看来医疗人工智能的领域独角兽应该具备什么样的特点?请给我们做一个小小的科普。

朱宇伦:这个问题不太好回答,因为我们迄今为止伞友并没有投出一个独角兽,这是一个伪命题对于我来讲。但今天不能脱离这个话题,医疗人工智能的独角兽这个限定的范围不能脱离这个,如果你谈互联网的话没有意义。

18年前我毕业的时候,我们导师给我一个毕业设计的项目,让我们做一个人工智能程序的开发,这个人工智能的场景非常特殊,在一个房间里面你让一个大猩猩能够站在一个箱子上把香蕉抓下来。当时用人工智能的方法来实现的话实际上是分几步,第一步让大猩猩首先知道这个高度有多高,他自己能够摸到多高,计算出来的差距是多少。把箱子搬上去以后他预测自己能不能抓到香蕉,最终的结果要抓到香蕉。

整个做下来之后,回归到今天的话题,独角兽在这个行业里面可能离不开三个前提,第一个就是场景的限定,必须在一个有限的场景里面就是这个房间。第二就是你的目标。第三你要确定你能够达到这个目标,这才是独角兽在人工智能医疗领域应该具备的我认为三个前提。让我回想起过去小小的经历的一个心得。

张建斌:个人的角度来看,从投资的角度来看,要有一个具备投资未来能够成为一个独角兽的企业。从我们投资的方面来看,第一个是你必须要有一个很大市场的规模,一个实际市场应用的场景,我们讲的医疗的人工智能,必须符合医疗的特征。医疗的特征必须要经过临床的一期、二期、三期的实验,是一个为人类健康生命负责的。所以目前来讲,市面上大部分的医疗人工智能都没有经过临床的验证,所以这就是一个最大的问题。

刚才为什么说人工智能不敢用,最终因为你应用在人体这一块,所以我们也看到美国的一些糖尿病管理的这些,甚至一些数据的软件,他都会通过FDA的严格临床认证,我就是说我通过我管理的处方,你不需要服用糖尿病相关的药物,我都能够控制住糖尿病血糖的指标,这是经过严格的测试。我觉得第一点就是必须要符合临床的东西。

第二,相对来说有一定的很好的商业模式,现在大家人工智能做得最简单应用最多的,就是对影像科这一块的诊断,图像的识别这一块。但是实际上现在如果中国的医疗体制之下,以公立医院的体制之下,你用AI的方式进行肺结节,你怎么向医院收费?怎么向病人收费?对于一个企业来说,没有收入你技术再牛,你能够做未来的独角兽吗?我觉得就是大家考虑的是,在商业实际应用当中,你怎样的商业应用模式和盈利模式。

第三,要有好的技术人才的队伍。目前来讲中国的AI人才相对非常缺乏,目前中国很多的人工智能的公司就是伪AI公司,我有点数据就号称AI公司。你从数据的采集、生成、清洗、建模,到最后的场景应用到最后的架构设计,这是需要一套数据的人才,而且是不同领域的人才,他要懂医疗,你不懂医疗用AI来做可能完全是错的。

第四,成为独角兽公司最大的是一个团队的执行力,你的执行力怎么样,你的团队的决断力怎么样。

我们判断公司成为独角兽的特质主要是以上几个方向,我们目前也已经布局了两个美国的有关新药这一块做研发的公司,我们觉得目前像To  B的新药研发公司收费,这是商业上可以实现的,所以我们现在暂时布局这两个。

主持人钟宏:下面的问题是这样的,在医疗人工智能的方向上大家还是非常期待有独角兽产生的,有哪些方向、哪些机会能够符合二位刚才投资人所讲的要求,能不能给我们想在人工智能方面去创业的人士、寻找商业机会的创新的团队或者公司,给他们指一条明路。

张帆:我接着刚才建斌总的一些内容,其实这两个问题我觉得有很高的相关性。从我们角度我们亿欧智库是一个研究机构,我们并不会像建斌总这样非常了解医疗的行业。但是我们看很多不同的行业,尤其是人工智能领域相关的行业可能有一些共性的,如果说从成为独角兽这件事情的角度来去看的话,我们会认为具体的,比如我刚刚可能提了八个应用场景,具体哪个场景更好或者更坏,可能并没有那么明确的优劣之分。

一个创业项目看市场的容量、市场的规模、看团队,还有一个是看项目。项目可能有不同的类型,两种大的类型,要么To  B,要么To  C。我也非常认同建斌总讲的,现在这个时间段To  B的业务类型可能更有可能去成长的,因为现在的环境,To  B为什么比To  C好成长?你给一个消费者提供一个医疗机器人是非常难的任务,什么样的机器人可以想一个私人医生一样陪着你?那个要求太高了。但是你To  B去解决医疗各个环节当中的一部分环节,去优化、去实现一个降本增效,你就有生存的空间,所以To  B在先阶段一定是优于To  C的,这我们的认知。

我们看到不同的项目,有的属于改良性的,有的属于颠覆性的、革命性的,这样类型的内容我们会认为从创业的角度来讲,因为我们讲独角兽一定讲创新创业的公司。从创业的角度来讲,做改良性的技术可能不如你有革命性的技术来得更好,改良性的技术通常来讲他是一个优化的过程,这个过程可能大公司其实是可以随时去跟上的,如果你要去实现一个革命性的技术进步,这可能是你一个很好的壁垒。

这是刚刚讲的革命和改良的关系,但是从长远来讲,我们会认为技术革命带来的差异化也不足以成为一个长期有效的壁垒,真正长期有效的壁垒,我们会认为是数据,是你有数据积累的能力,你有数据的把握能力,如果你只是一个技术。所有的包括像谷歌有开源的平台的东西,包括百度有阿波罗的计划,也写开源更多的算例出来,那时候算例并不是一个壁垒了,壁垒可能在数据上,这是我们亿欧智库的观察。

主持人钟宏:非常棒的建议!

吴博:我是创业者,还是种下一颗种子的时候,成为独角兽肯定是一个梦想,还好没有到说要评估我们是不是独角兽的阶段。

说到独角兽我也讲一个小玩笑,我太太是文科生,我说我来分享我们圆桌论坛要说独角兽的事情,我的普通话说得不太好。她说“都教授?(《来自星星的你》)”独角兽她没有印象,但是一个“都教授”她就清楚了。

我仔细想一想要成为独角兽公司跟成为都教授有很像的地方,就像一个外星人突然杀过来,他具有杀手级的特质,长生不老无所不能,解决你所有的问题。有时候我想,成为独角兽肯定要有一些特别的地方,第一是杀手级的特质。无论是在人才、在数据、在商业模式上,都会要有一定的创新,甚至他的创新是我们现在不能够用常规的思维去衡量的。医疗领域有很多的专业领域和专业知识是我们必须尊重的,假如我们按照医学领域这么多专业的知识和公式去套,好像也套不出一个独角兽的公司来,未来的独角兽公司肯定在某些方面超出我们的以外,他肯定会有都教授那样的特质。

我们这段时间跟很多的医院有不同层面的合作,有时候是我们找他们,有时候他们一个电话打过来说,我们这里有数据,你们有团队过来签约,进行合作。这时候我们跟医院合作的过程当中,就发现医疗体系有很多专业领域的东西是我们这种AI团队是必须拼命学习、去尊重的,但是我们跟他们合作的过程中发现,的确他们曝露出了问题,或者自己意识到了问题,找到了问题。我们在这个过程中结果是我们追求的,但是过程我们觉得每次好像能给他解决问题,无论是数据处理、数据标准还是建模还是效果。

有时候我们把测试系统摆在他们的面前,他们一看到这个效果超出他们的意外,那种惊喜能够感受到,我们也被感染到。不管怎么样解决好问题,在这个过程当中尽量让自己和合作方具备杀手级的解决方案的气质,应该离成功不会太远。

 朱宇伦:我补充一点,医疗行业跟其他行业最大的不同在于他有很强力的监管,独角兽的形成首先你得有一个能够形成独角兽的环境。当这个环境不存在的时候,实际上即使你是独角兽你没有那两个翅膀也飞不起来。

这个例子在前期的细胞治疗的行业里面已经出现过一次了,过去也像今天这样投资非常热,全球上百亿的资金投入到这里面,但是监管没有明确之前一切都是未知数。当监管明确之后,你会发现过去走得非常好的一些现在面临生死存亡的境地了。这个时候谈独角兽可能更有意义一些。

从国家的政策监管来看,刚才几位嘉宾都谈到了2025的时间节点,实际上我们也很关注这个层面的国家政策的调整,这个政策在明朗化之前,哪一个创业公司能够清晰地感知到这个变化的趋势,这个公司就具备了独角兽的潜质。

主持人钟宏:在这个问题上各位专家给出了自己独到的间接,我想起了在移动医疗时代有一个话题,当时在说互联网出来了,到底是互联网+医疗还是医疗+互联网,在AI时代同样面临这样的选择,到底是AI+医疗还是医疗+AI呢?医生+AI是趋势,AI+医疗可能是代表的是颠覆,您觉得未来的独角兽是产生在AI+医疗的领域还是医疗+AI的领域?    

张建斌:我个人来讲医疗+AI还是AI+  医疗,怎么把医疗跟AI并列的问题。我觉得医疗是有关人的生命问题,AI定位是技术的问题,应该是用技术的问题来解决人的生命健康问题,我觉得应该是这样的理解。所以应该是用我们AI的技术为人类的医疗和健康来进行服务的。

医疗的特征是我们在座的每个人,无论是朋友还是家人,稍微有一点什么样的病都想找好的医生,找好的专家去看,但是人的疾病发生、发展中,他有很大的不确定性,现在已知的2万多种疾病,有的是同样的表征有不同的疾病,同一个疾病有不同的表征,这是一个极其复杂的系统。所以我个人更愿意用AI的技术,对临床的一些诊断类的东西。

我更愿意把一个人看成一个整体,当你的人某一些组织发生了疾病以后,他一定会在你的代谢里面,或者在你的表型上进行一些改变。会在你深化血液的或者是基因的方面表现出来。所有这些东西都是围绕着这些,一定是跟你的疾病有关联的。怎么把这些数据整合起来,组成一个人体的信息系统,这是最主要的。

其实现在人的生命系统里面,70%的数据是影响你疾病70%的因素是来自于你医院外的数据,你的工作环境,比如你在矿厂、石油部门、化工厂工作,你抽不抽烟,你的生活习惯是怎样的,你的家庭环境,你是不是刚装修的。刚装修看到会导致很多的白血病。大多数的数据跟你某种半年、一年、两年之后发生的疾病很有关联。到医院里面检查出来的疾病,你的生化的影像的数据跟你的疾病关联只是10%左右,真正是在外面的。

怎么样利用人工智能一些大的东西,来为我们一些疾病的发生发展,和未来的一些手术的愈后服务。我们看到一些人工智能对心脑血管疾病的一些预测,如果发生了心梗,他根据你大数据的统计,你来自的地区,华东、华南、华北,然后你的饮食习惯、你的年龄,你的生长环境、工作的性质,这些数据出来以后,他会出来某一部分的某一类型的人,在装了支架之后的狭窄的风险非常高的。这一类的人,给医生的指导是,装了支架的人我给他开一些药物的干预,应该把AI定位为一种技术为人类的医疗服务。

主持人钟宏:我刚才提的其实是一个伪命题,我挖了一个坑。(笑)

张帆:确实是有这样的感觉,我们会认为说AI+和+AI,我们可能之前还没有开始真正地区分这两者,事实上这两者真正有差异的。

AI+是说你在去用人工智能创造的一些新东西,而+AI是说这个东西本来已经在那里了,我要用AI实现降本增效或者是更好的优化也好。建斌总提到大部分的内容是+AI,也有少量是AI+。可能70%和人疾病、健康相关的数据,可能不在人体本身,可能在他的其他的生活环境的数据,他的居家环境,他的工作环境,这个我觉得属于AI+,因为这种东西以前是解决不了的。

有本书写得特别好《智能时代》,里面讲到从过去的机械时代到现在的这种大数据思维的转变,从我们要去找因果关系到说我们去用AI、用大数据发现相关性的关系,去判断我们要怎么去做一些内容,这个我觉得可以算作是AI+。刚才这个问题提出来真是一个特别好的问题,我也不知道怎么回答,建斌总回答完了以后我觉得颇多,所以我再讲一下自己的想法。

主持人钟宏:既然都已经挖了坑了,干脆把这个坑挖到底。我们现场举一个手,你觉得医疗人工智能这个领域上,到底是AI+医疗还是医疗+AI能够产生独角兽?A的选择是AI+医疗,B的选择是医疗+AI。同意AI+医疗产生独角兽的举手!

朱宇伦:如果是我的话选择AI+医疗的,因为跟我个人的角色有关系,你要投出独角兽来讲,你更多考虑行业颠覆性的机会,这个机会来了要抓住它。医疗+AI是一种改良、面对现实的一种妥协等等,当然可能更现实一些。从我内心来讲,如果我是一个病人的话,我面对的肯定是医疗+AI,我希望能够优化他,但是不要影响他的正确性。如果作为投资人来讲,我希望他更多地是我们要面向未来,未来应该有可能真的会出现人工智能医生、虚拟医生,替代或者是部分替代现有的医生场景会出现,尤其是在日常的环境下。跟我的个人角色有关,如果我要举手只能说是AI+医疗。

吴博:我也选AI+医疗,首先作为理科生,我们知道加法是交换率,A+B=B+A,这是一定存在的,这是伪命题。

当然在我们的实际过程当中,我们也觉得肯定要分阶段地看,医疗+AI是符合现在跟医生合作的在情感上,或者是在专业的模式上是最符合现状的,肯定是医生主导,数据医疗支持,甚至解决一部分的产品跟市场的问题,包括监管的问题。但是我们在合作的过程当中也发现,比如我做了一个医疗+AI,到了另外一个医院的时候,我发现我的经验成长值上升了,有可能变成了更加对等一点的互相配合的。可能到一个基层一点的医院,我们吸收了很多前面的知识,跟他做AI相关的合作的时候,我有可能做主导的事情。

归纳到,有可能到一定阶段成为独角兽你要做规模的时候,这个规模化的设计可能不是一生手里的。医生可能关心他本院自己的知识范围,或者他有一个认知的半径,站在这个角度长远来讲是对等的,有可能是AI+医疗。

朱宇伦:2014年本杰明他是一个大学生,他做了一个图灵测试,当时图灵在他那个年代提出来一个图灵测试机,在不同的计算机,一个计算机一个是人,在面对第三方的时候看这个人能不能判定出来你是面对计算机还是人,他当时没有能力做这个事情。后来他2014年这个大学生做了这个。他在网上用人工智能的聊天机器人和一个真人面对一个海量的客户,他发现有30%的计算机前的人他做了错误的判断,也就是说他误把人工智能当成了人。也就是说在这个特定的场景下,这个人工智能已经代替了电脑另一端的人,这个场景是不是有可能未来会实现。

主持人钟宏:这个问题来自于我看了一部美剧《西部世界》,特别前沿的幻想,对人工智能的幻想。那个影片当中就有这个心理科的医生完全是机器人,当时我觉得这个还是很震撼的。也许这就是未来AI+医疗,完全超乎我们想像的一种可能性,但是那可能在遥远的未来,不知道多少年之后也许能够实现。这个问题本身是一个坑。

我觉得刚才几位嘉宾的分享当中,让我想起了迅雷的创始人陈浩讲的点,他说人工智能创业中非常重要的选择,应用场景的选择,叫“是不是关键应用”。比如医疗他一定是一个关键应用,比如你给医生使用一套人工智能的系统的时候关系到人命,甚至要达到99.999%的可能性才能被临床所使用。但是安防系统就不需要,比如通过这个摄像头抓坏人,识别95%跟96%没有关系,只要能够抓到人。包括前台,有些时候是混合成的,不是完全让人工智能独立应用在场景,他解决一部分的问题。比如前台收快递,总有人工审核的环节成本不高。

无论是AI+医疗还是医疗+AI,各位嘉宾其实给我们带来的是对整个医疗产业人工智能结合的这种未来前景趋势的一种选择,这是我觉得特别有价值的。

后面还有一个问题,今天上午我们的一些专家在分享的时候说,中国在人工智能产业里面实际上是有一定的先发优势的,全球化优势的,当然在一些核心领域我们可能还面对着有一定的差距,我们在人工智能技术上可能有一定的差距。

如果我们要在中国培养出医疗人工智能的独角兽的企业,我们需要一个什么样的生态环境,需要一些什么样的关键性的点,能够让我们的产业具备这样的土壤,能够培养出无论是AI+医疗还是医疗+AI,面对全球有竞争力的企业。我想各位嘉宾是不是可以一人给我们分享一个关键点,如何去构建一个中国特色的医疗人工智能的生态环境?

朱宇伦:我特别有感触,说起精准医疗,其实AI是精准医疗的一个延伸。2016年奥巴马提出精准医疗计划的时候,实际上美国在2016年之前已经完成了精准医疗的产业布局,上一个硬件已经做完了,他提出精准医疗计划之后,全球各地的国家纷纷跟进。我们国家跟得最快的,不到6个月的时间,我们国家成立了精准医学的学术委员会,同时国家又拨了将近600亿的预算给到相应的科研和研发。但是最终结果可以看到,我们买了大量的海外的仪器回来,然后做大量的科研,消耗大量的资金,实际上是培育了海外他们的产业。

回过头来说现在AI的发展,我觉得最重要的是顶层设计,从政策监管这一块还是要有一个国家层面的整体的思考。在这里面有所为有所不为,在现有的框架结构允许的情况之下,监管还是要再往前走一走,否则的话你永远是被动的,现在你一点点先发优势其实跟我们原来在细胞领域也是同样的,原来我们干细胞比美国走得稍微早一些,但是经过那一轮完了之后现在我们远远落后于人家了。后来美国的登月计划,包括精准医学的产业联盟,他把政府官员、国会的议员、参议院,甚至副总统,再加上临床医生和产业里面的科学家还有公司,全部都结合到一块的。一下子就把中国远远甩在后面。

我不希望再看到人工智能再重蹈之前的覆辙,其实时间很近才2年的时间,如果我们在产业协调有一个总体的布局,对于未来培养好的环境是非常好的。作为一个企业来说他个体很难做到这一点,只能把自己的技术和团队搭建好这已经非常不容易了。

张帆:我还是从数据的角度讲,其实我是真的特别认同数据对于人工智能的关键性的作用。刚刚朱总讲的,说政策的、监管的内容之外。其实我觉得有两个重要的重点,一个是说要有足够的监管,使得我们的患者数据他是能够被有效地保护的,这是我们人工智能医疗在往后发展一定会去面临的一个红线。

所以一个公司如果说他技术再牛,他发展得再快,但是最后因为一些数据保护、隐私保护的问题,触碰了这个红线,可能他快要成为独角兽的时候也会坍塌。我们怎么样树立一个有效的监管去保护数据。同时我们又用了一个市场化的机制去形成一个受到监管的医疗数据市场,让脱敏的数据公开在市场透明流通成为一种可能性,这其实是一种比较理想的状态,但是提出这个理想的状态其实也是希望今天我们在这里的所有的从业人员都能够去思考这个问题,然后包括推动这个问题,让我们的数据在一个有效的规范下,然后在一种阳光的状态下,市场的这种调节下去有效地运转起来,这个会是中国人工智能医疗也好,还是其他的任何有这种数据敏感性的行业的发展非常重要的一个点。

主持人钟宏:两位其实都讲了两个不同的维度,一个是高起高打国家战略的角度,另外从市场机制的角度。包括清华x—lab跟中国信息协会等等探讨新的区块链的技术,如何建立一个健康医疗大数据的交换平台,如果这样生态的产品会解决刚刚数据的问题,共用、共享、有效使用的问题。

张建斌:构建人工智能的生态链两个方面,一个是大环境一个小环境,现在的小环境就是每一个AI创业的这些企业一定要沉下心不要浮躁,这是最好的小环境建设。刚才宇伦总说了CATE(音)细胞的问题,现在中国所有的都没有经过中国的批准,全部估值20亿、30已全部是临床技术,找十几个病人做一做搞到技术。美国2017年应该是7月份美国CATE(音)细胞经过批准用于临床商业化的应用。中国CF(音)批准的一期临床都没有上,看着非常热闹。小环境非常重要,如果我们能够诞生一批扎扎实实的,能够沉下心来,钻研市场、钻研技术、钻研公司的发展,钻研客户的,那我们的小环境就做得非常好了。我觉得不要抱有一种一夜爆富To  VC的商业模式出来。

第二是大环境,怎么样构建基础建设的问题。基础建设一个是数据的东西,可以分类、分层的对数据进行保密的法规的制定。比如我们的企业是属于科研级别的,哪些数据怎么样进行应用,如果我已经成为商业化的产品,应用数据的时候到什么样的层面。

还要解决的是一个付费的问题,所有的你的企业没有解决一个收入的问题,你怎么生存、怎么发展?这是咱们的政府部门、医保部门也好,就是这些付费方,包括保险,怎么样在基于人工智能的一些东西,在通过临床实验之后怎么样给予他一个收费的机制。

总体来说这是一个大的基础建设和政策法规的完善。

吴博:我觉得要推动这个行业的发展,我想分享一个关键点。我认为还是要有“人人有责”的开放心态。其实我们在AI领域的开放还是挺积极的,很多开源的框架,各种各样的。有的时候是公司通过开放一些东西,成为一个标准,一旦成为一个标准可能具备了规模化的潜在力量。

我们在做医疗的相关过程中发现,开放还相对来说是很受限的,无论是监管层CFDA的监管层来说,最近有一个好的消息是放开了比较多的临床方面的监管。政策层面有深入的迹象和更开放的心态。在创业者和从业者的角度来说,也需要持开放的态度。当然我们也看到这种东西也在此消彼涨也在进步。

我们前不久也参加过一些比较,医学的一些领域的,像肺结节这些做得很热,很大的原因是开放的数据很多,特别是全球开放的肺结节CT的数据多,所以进来的公司多。后来我们发现有一些也开放了比赛,开放的数据级要算量已经超过了国际上其他的比赛,已经是全球最大的。

我们参赛的过程当中也发现了,中国无论是平台方还是参与方,也能够把数据保护得很好,通过一些技术性的手段,比如我们通过远程的机器,只能连进去只下载数据,通过把保密做好,还是有这种趋势的。我们也从我们的经验来看,医生开放数据还受各种的基础、他的认识、他对政策的影响,我们最近开放了一个肺结节识别的算法。

通过各方的努力,不能说数据不开放大家不干了,大不了我把算法开放了,你拿回去试了觉得好,我们可以把这个事情做大一些,你通过我们的指导把开源把保密做好。开放的心态,无论是大环境还是小环境都要有。商业公司来说肯定要对知识产权的保护要做很多细节的考虑,但是这种开放的心态,特别是人人有责的开放心态应该树立起来的,只有开放才有可能形成大规模的联盟体系,以及形成中国军团在国际上、真在在医疗AI上弯道超车,成为一方的霸主。

主持人钟宏:我们的圆桌环节到此结束。


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